1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...

本人双非民办本科，有一段实习经历，投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打

在嵌入式学习圈，有一类项目几乎成了“标配”：智能小车、环境检测、智能家居、智能门锁，乃至各种“XXXX智能系统”。这些项目年年有人做、届届有人写、简历里人手一个，看起来百花齐放，实际上却越来越同质化，甚至逐渐沦为“技术流水线产品”。那么问题来了：这些项目真的“烂”吗？还是我们做“烂”了？一、智能小车：从“入门神器”到“简历模板”智能小车几乎是每个嵌入式初学者的起点：红外避障、循迹、蓝牙遥控、再高级一点加个摄像头视觉识别。问题不在于它简单，而在于——大家做得一模一样。模块固定：L298N电机驱动 + 超声波 + 红外模块逻辑固定：if-else判断避障代码来源固定：GitHub / CSDN复制...